Home » n. 16 dicembre 2002

Personalizzazione Web per l’E-Learning

16 dicembre 2002 | di Carlo Tasso Gruppo InfoFactory, Laboratorio di Intelligenza Artificiale - Università di Udine tasso@dimi.uniud.it

Modellizzazione d’utente e personalizzazione Web

All’inizio degli anni Ottanta, con la nascita e l’evoluzione dei sistemi software interattivi, molti ricercatori capirono che per migliorare la qualità dell’interazione uomo-computer è essenziale che il software sia in grado di cogliere le differenze individuali dei singoli utenti. In questo modo diventa possibile venir incontro alle attese personali di ciascun utilizzatore del sistema, aumentandone di conseguenza il livello di cooperatività nei confronti dell’utente ed in definitiva massimizzando l’utilità del sistema stesso.

Nacque così un nuovo settore di ricerca dell’informatica, denominato modellizzazione d’utente (1), con lo scopo di studiare come costruire programmi in grado di adattarsi automaticamente alle esigenze individuali delle persone che interagiscono con il programma stesso. L’idea di base per realizzare quest’obiettivo consiste nel riuscire a costruire in modo esplicito ed automatico un modello dell’utente che sta interagendo con il sistema. In tale modello devono essere rappresentate tutte le caratteristiche dell’utente rilevanti per la specifica applicazione interattiva considerata.

La modellizzazione d’utente si sviluppò ben presto in molti campi dell’informatica: nei sistemi di accesso all’informazione, nei sistemi software in grado di aiutare uno studente nell’apprendimento di una data materia, nei sistemi di dialogo automatico in linguaggio naturale, ed in altri ancora. Alla fine degli anni Ottanta la modellizzazione d’utente era un’area ormai abbastanza matura ed iniziavano a comparire i primi sistemi applicativi prototipali e i primi shell (2) sperimentali per la costruzione di applicazioni. Le tecniche che più delle altre e fin dall’inizio vennero utilizzate per realizzare tali sistemi furono quelle dell’intelligenza artificiale, ed in particolare della rappresentazione della conoscenza e ragionamento, dell’apprendimento automatico e dell’elaborazione del linguaggio naturale.

Quando nella prima metà degli anni Novanta nacque il Web ed iniziò il suo rapidissimo sviluppo, i ricercatori impegnati a studiare la modellizzazione d’utente capirono immediatamente che questo rappresentava una grande occasione per applicare le loro tecniche: l’enorme numero di utenti e la possibilità di accedere a vastissime quantità di informazione, di acquistare moltissimi prodotti e di fruire dei servizi più vari, faceva emergere chiaramente come l’interazione utente-Web non potesse essere basata su un approccio rigido ed uguale per tutti: nacque cioè l’idea nota come personalizzazione dei contenuti Web (3), intendendo con tale termine la possibilità di proporre a ciascun utente i contenuti che più si avvicinano ai suoi specifici interessi e preferenze. Per personalizzare, una funzione essenziale è costituita dalla capacità di selezionare automaticamente i contenuti sulla base di una specifica rappresentazione (denominata profilo utente), costruita automaticamente, degli interessi e delle caratteristiche del singolo utente. Un altro aspetto fondamentale per il successo di tali sistemi è la loro adattatività, ossia la capacità di costruire automaticamente ed autonomamente il profilo utente, sulla base all’analisi dei comportamenti dell’utente osservati durante l’interazione.

L’idea riscosse fin da subito un notevole successo, in particolare trovando applicazione in due settori in continuo e rapido sviluppo nel Web: il commercio elettronico ed i sistemi di accesso all’informazione. Nell’e-commerce la personalizzazione permette di realizzare una relazione personalizzata con il cliente, la cosiddetta relazione one-to-one, migliorando quindi la fidelizzazione del cliente, incrementando la quantità di visitatori che acquistano prodotti e che ritornano ripetutamente nel sito. Nei sistemi di i(nformation)-access, la personalizzazione aiuta a risolvere il problema dell’information overload: ossia di quel tipico fenomeno che assilla tutti coloro che cercano abitualmente informazioni sul Web, venendo letteralmente sommersi da una quantità enorme di dati, documenti, testi, e così via, che spesso poco hanno a che fare con il loro reale bisogno informativo. Personalizzare significa in questo caso filtrare, ossia valutare se un informazione è più o meno rilevante agli specifici interessi dell’utente, e scartare quindi ciò che si presenta meno (o per nulla) interessante (4). Un’analoga situazione di sovraccarico di informazioni si riscontra nei sistemi per la gestione e la condivisione delle conoscenze aziendali e nei portali corporate, strumenti che stanno assumendo un ruolo sempre più essenziale per affrontare la complessa realtà della società dell’informazione. In entrambi i settori dell’e-commerce e dell’i-access, la personalizzazione permette di realizzare i cosiddetti sistemi di raccomandazione automatica, in grado di aiutare l’utente suggerendogli come navigare nell’enorme quantità di prodotti e informazioni disponibili.

Un altro campo dove le potenzialità della personalizzazione sono notevoli, ma tuttora poco sfruttate, è quello dell’e-government. I siti della Pubblica Amministrazione sono spesso dei semplici collettori di informazioni, spesso mal organizzate, tra le quali l’utente cittadino naviga con senso di smarrimento e senza trovare ciò che risponde ai suoi reali bisogni. Se si pensa però all’enorme patrimonio di dati che la Pubblica Amministrazione ha a disposizione su ciascuno di noi, si può facilmente immaginare quali e quanti vantaggi derivino da un approccio più personalizzato nell’accesso ai siti e ai portali degli enti e delle istituzioni pubbliche. Grazie agli sviluppi tecnologici nel campo della identificazione telematica tramite la carta di identità elettronica e della trasmissione sicura di documenti tramite la firma digitale, il dialogo tra Pubblica Amministrazione e cittadino è protetto e la privacy è tutelata. Trasferendo all’e-government molte delle soluzioni tecnologiche sviluppate per la personalizzazione nel commercio elettronico e nei sistemi di i-access, si possono ottenere molti benefici già sperimentati in quei campi, e forse si può addirittura trasformare e migliorare il rapporto cittadino-stato.

Personalizzazione nell’e-learning
Fin dai primi anni di ricerca nell’area della modellizzazione d’utente, venne coniato il termine modellizzazione dello studente, che si riferisce al processo di costruzione automatica di profili personalizzati che descrivono lo stato di conoscenza che uno studente ha in una data materia oggetto di insegnamento. Riuscire a capire cosa uno studente sappia, che cosa non conosca e quali conoscenze erronee egli possegga, è un problema assai complesso (anche per un insegnante umano): le tecniche informatiche tradizionali, fondamentalmente basate su elaborazione numerica (basata su modelli matematici) o su tecniche di archiviazione dei dati, non permettono in nessun modo di affrontare efficacemente tali problemi. L’unica strada che ha dato dei risultati è ancora una volta un’area dell’intelligenza artificiale, ossia i sistemi basati sulla conoscenza (5): sistemi software che sfruttano tecniche di rappresentazione della conoscenza e di ragionamento e spesso algoritmi di apprendimento automatico, per simulare alcune della attività cognitive della mente umana.

In letteratura, sono stati proposti e sperimentati numerosi approcci per modellizzare lo studente durante l’apprendimento e per rendere quindi individualizzato il processo di apprendimento di una data materia basato sull’utilizzo del calcolatore. Infatti, se un sistema di e-learning dispone di capacità di modellizzazione dello studente, la strategia didattica e gli effettivi contenuti che vengono proposti allo studente possono essere ritagliati ed ottimizzati sulle sue effettive e specifiche capacità e conoscenze (e misconoscenze!), simulando nel migliore dei modi il processo di apprendimento che uno studente potrebbe avere se avesse a disposizione un insegnante esperto “tutto per lui”. I sistemi tutoriali intelligenti (6), integrano tre moduli fondamentali per fornire servizi di insegnamento automatizzato: il modulo tutoriale, dedicato a stabilire le miglior strategia didattica e quando e come intervenire verso lo studente; il modulo esperto della materia, capace di ragionare e risolvere problemi nello specifico campo di applicazione; il modulo di modellizzazione dello studente, che osserva ed analizza il comportamento dello studente al fine di costruirne un profilo personalizzato dello stato di conoscenza nello specifico campo di applicazione. Durante l’interazione con lo studente, il confronto tra i risultati del modulo esperto ed il modellizzatore dello studente, consente di identificare quali aree di conoscenza sono note, quali non lo sono e quali sono note in modo erroneo. Il modulo tutoriale, in base ai risultati di tale confronto e considerando un proprio repertorio di possibili strategie didattiche a disposizione, decide passo dopo passo come procedere nel modo più adeguato per lo specifico studente.

L’estensione dell’approccio appena descritto ai sistemi Web nonché l’utilizzo delle tecniche di personalizzazione Web, dischiudono nuove enormi possibilità per il settore dell’e-learning. Portali che riconoscono l’utente (studente) e mettono a sua disposizione risorse e materiali didattici selezionati in modo personalizzato; sistemi di autovalutazione che forniscono un aiuto basato sugli effettivi bisogni ed avanzamenti dello studente; sistemi che filtrano e ricercano automaticamente in rete le sorgenti di conoscenza più rilevanti per le specifiche esigenze individuali, differenziando in tal modo da studente a studente.

Il progetto MyTWM, realizzato dal Gruppo InfoFactory (7) dell’Università di Udine nell’ambito del progetto CampusOne (8), ha come scopo la costruzione di un Portale rivolto agli studenti, in grado di fornire servizi a valore aggiunto e personalizzato.

Alcune tendenze evolutive
Le prospettive dell’utilizzo della personalizzazione sono molteplici e per convincersene basta pensare a due sviluppi in corso sotto gli occhi di tutti. Il primo riguarda la crescita della TV digitale, la sua evoluzione verso un’integrazione sempre più stretta con il Web e la disponibilità sempre maggiore di canali televisivi grazie alle trasmissioni satellitari: come faremo, se non mediante delle guide TV personalizzate, a selezionare il canale giusto e più adatto alle nostre preferenze fra le migliaia di programmi a disposizione? L’altro sviluppo riguarda Internet mobile, ossia la possibilità di accedere al Web tramite dispositivi telefonici cellulari di terza generazione (in Europa lo standard UMTS): disporre sempre e ovunque di un collegamento al Web dà tante possibilità di nuovi servizi, che tengano conto in modo individualizzato delle caratteristiche dell’utente, delle sue abitudini, dei suoi gusti e delle sue necessità, anche in relazione a dove l’utente è fisicamente localizzato.

Nel campo dell’e-learning, la personalizzazione è già oggi, ma sarà sempre più in futuro uno dei percorsi evolutivi importanti, permettendo di rendere efficaci ed effettivamente utili ed usabili i sistemi di insegnamento basati sul calcolatore.

Note
(1) A. Jameson, C. Paris, C. Tasso (a cura di), User Modeling, Springer-Verlag, Wien New York, 1997.
(2) G. Brajnik, C. Tasso, A shell for developing non-monotonic user modeling systems, International Journal Human-Computer Studies 40, 1994, 31-62.
(3) C. Tasso, P. Omero, La personalizzazione dei Contenuti Web: E-Commerce, I-Access, E-Government, Franco Angeli, Milano, 2002.
(4) C. Tasso, M. Armellini, Exploiting User Modeling Techniques in Integrated Information Services: The TECHFINDER System, in E. Lamma and P. Mello (a cura di), Proceedings of the 6th Congress of the Italian Association for Artificial Intelligence, Bologna, I, September 14-17, 1999, Pitagora Editrice, Bologna, 1999, pp. 519-522.
(5) G. Guida, C. Tasso, Design and Development of Knowledge-Based Systems – From Life Cycle to Methodology, J. Wiley, Chichester, UK, 1994.
(6) D.H. Sleeman, J.S. Brown (a cura di), Intelligent Tutoring Systems, Academic Press, London, UK, 1982.
(7) www.infofactory.it
(8) www.campusone.it


<< Indietro